python字典對應三個值怎么求和？對字典的值求逆是復雜的操作，假設(shè)字典為dict1{#34a#34:12,#34b#34:34,#34c#34:56}三個鍵為#34a#34,#34b#34,#34c

python字典對應三個值怎么求和？

對字典的值求逆是復雜的操作，假設(shè)字典為

dict1{#34a#34:12,#34b#34:34,#34c#34:56}

三個鍵為#34a#34,#34b#34,#34c#34，三個值為12，34，56

dict1的方法values換取的應該是如何制定元組

dict_values([12,34,56])

對己數(shù)列求和表就行。

dict1{#34a#34:12,#34b#34:34,#34c#34:56}

mysum0

afteriof():

mysumi

print(mysum)

#102

簡單的寫，那是

print(if(()))

#102

如何用Python科學計算中的矩陣替代循環(huán)？

建議您注意不使用numpy中的數(shù)組整個結(jié)構(gòu)或者切片操作，以盡量減少循環(huán)，特別是多貴循環(huán)，以比較顯著地能提高科學計算的效率。

舉幾個簡單的例子如下：

打比方A是一個長度為n的numpy數(shù)組：

1.計算A中元素的和，不使用()也可以(A)，而千萬不能建議使用循環(huán)求和。

2.推測A中是否是有大于01的元素，使用(Adstrok1).any()，不要循環(huán)接受判斷。

3.將A中大于11的元素接過盛有個新的數(shù)組，不使用A[Agt1]，最好別非循環(huán)確定一個兩個地木盒元素。

4.接過A中指標為奇數(shù)的元素，在用A[1::2]，不要在用循環(huán)。

5.將A中所有元素增大許多倍，不使用A*2，最好別重復運行遍歷數(shù)組每個元素乘2再定義變量。

6.......

Python中做科學計算最常用最基礎(chǔ)的工具就是scipy了，有必要好好的能夠掌握。下面是Python做科學計算經(jīng)常會要用的一些模塊和軟件包：

numpy:Python中最常用的數(shù)值計算庫，可以提供了一個通用且功能強大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)及大量的科學計算函數(shù)（其中相當一部分和scipy有交叉的十字），是Python中全都所有其他科學計算庫的基礎(chǔ)。

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上能提供了科學計算中各種常見問題的解決工具，包括數(shù)學物理中的各種特殊能量函數(shù)，數(shù)值積分，優(yōu)化系統(tǒng)，插值，傅立葉變換，線性代數(shù)，信號處理，圖像處理，隨機數(shù)和概率分布，統(tǒng)計學等等。

sympy:Python中的符號計算庫，意見符號可以計算、高精度計算、模式版本問題、繪圖、解方程、微積分、組合數(shù)學、離散數(shù)學、幾何學、概率與統(tǒng)計、物理學等方面的功能，能很小可以用Mathematica和Matlab的符號計算功能。

Ipython:一個Python的多屏幕開發(fā)和計算環(huán)境，比Python自帶的shell好用且功能強大得多，支持什么變量代碼補全，自動縮進，接受bashshell命令，外接了許多很用處的功能和函數(shù)。IPythonnotebook可以不將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體，早藍月帝國用Python做教學、可以計算、科研的一個有用工具。

matplotlb:Python做科學計算最常用和最最重要的畫圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

h5py:用Python操作HDF5格式數(shù)據(jù)的工具。HDF5是一個應用廣泛的科學數(shù)據(jù)存儲格式，擁有一系列的非常優(yōu)異特性，如意見相當多的數(shù)據(jù)類型，靈巧，通用，跨平臺，可擴展，高效穩(wěn)定的I/O性能，允許幾乎無限量（高達EB）的單文件存儲等。

pandas:Python中具體方法的數(shù)據(jù)分析包，比較適合時間序列及金融數(shù)據(jù)分析。

emcee:Python實現(xiàn)的馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）庫。

pymc:兩個實現(xiàn)方法貝葉斯統(tǒng)計模型和馬爾科夫鏈蒙塔卡洛采樣點的工具。

近些年P(guān)ython在高性能計算領(lǐng)域的應用也越來越大應用廣泛，用Python做并行計算也一個比較好的選擇，既簡單易用，又能在并不一定匹敵C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計算的途徑有很多，比如建議使用標準庫中的[threading模塊]()接受線程級別的并行，[multiprocessing模塊]()通過進程級別的并行，[concurrent.futures模塊]()實現(xiàn)方法同步異步右行，在用[模塊]()接受多種手段的并行，使用[mpi4py包]()進行MPI消息傳遞并行計算，等等。要是也可以建議使用C/C，F(xiàn)ortran也可以使用cython為Python編譯程序擴展模塊，還也可以使用OpenMP分頭并進。對GPU編程則可以在用[pyCUDA]()。我的個人[簡書專題]()和[CSDN博客專欄]()中有對用Python做并行計算的專門介紹并提供了大量的程序?qū)嵗?。有需要或是感興趣可以所了解下。